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PM augmenté : le Product Manager à l'ère des agents
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PM augmenté : le Product Manager à l'ère des agents

Mai 2025, Marty Cagan avertit : les PM qui ne créent pas seront laissés de côté. Juin 2026, Shubham Saboo ajoute que la compétence clé du PM n'est plus le prompt engineering mais le Loop Engineering. Portrait du PM augmenté, libéré des tâches chronophages pour maximiser stratégie et discovery.

La valeur migre vers la discovery : le nouveau goulot est produit
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La valeur migre vers la discovery : le nouveau goulot est produit

En avril 2026, Marty Cagan tranche : quand le coût du delivery s'effondre, le goulot et l'avantage concurrentiel se déplacent vers la product discovery. Ratio PM/ingénieurs, continuous discovery, piège de la feature factory : ce que ce basculement change pour le CPO et le DSI.

La course open-weights chinoise : ce que Kimi K3 dit du nouveau marché des modèles
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La course open-weights chinoise : ce que Kimi K3 dit du nouveau marché des modèles

Kimi K3 n'est pas un événement isolé : c'est un coup dans une partie qui se joue à plusieurs : Moonshot, DeepSeek, Z.ai, Qwen. Des labs chinois qui publient leurs poids, cassent les prix et itèrent tous les deux mois. Ce que cette course « commodity » change pour une DSI.

Sol, Terra, Luna : comment choisir et optimiser les coûts dans la famille GPT-5.6
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Sol, Terra, Luna : comment choisir et optimiser les coûts dans la famille GPT-5.6

Avec GPT-5.6, OpenAI ne vend plus un modèle mais une échelle de prix-performance : un facteur 5× entre Luna et Sol. Bien exploitée, elle divise votre facture ; mal exploitée, elle la multiplie. Le guide de décision SFEIR pour choisir le bon tier et optimiser le prompt caching.

Le prix par token est une illusion : mesurer le coût par résultat
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Le prix par token est une illusion : mesurer le coût par résultat

Comparer les grilles tarifaires ne dit presque rien de la facture réelle. Sur un cycle agentique, la dépense suit l'ingestion, pas la génération : 153 pour 1. Un modèle « moins cher au token » qui relit plus n'économise rien. Le seul indicateur qui compte est le coût par résultat.

Checklist DSI avant d'autoriser un agent autonome en entreprise
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Checklist DSI avant d'autoriser un agent autonome en entreprise

Sept domaines de contrôle, des questions fermées et un seuil de conformité par item : la checklist des vérifications à valider avant d'autoriser un agent IA autonome (Hermès Agent, OpenClaw ou équivalent) en production, de la base légale RGPD au plan de sortie.

Déployer Hermès Agent en environnement maîtrisé : backends sandboxés et persistance serverless
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Déployer Hermès Agent en environnement maîtrisé : backends sandboxés et persistance serverless

Hermès Agent propose six backends d'exécution (local, Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona) qui déterminent où les commandes s'exécutent, et donc le rayon d'explosion en cas de dérapage. Le backend par défaut n'isole rien : comment choisir et durcir chaque backend pour la production.

Gouverner les skills auto-générées d'Hermès : qui audite ce que l'agent apprend ?
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Gouverner les skills auto-générées d'Hermès : qui audite ce que l'agent apprend ?

La boucle d'apprentissage d'Hermès Agent crée et affine ses propres skills. Les fichiers sont lisibles, mais la décision de l'agent de conserver tel pattern n'a aucune interface d'explicabilité. Comment auditer ce que votre agent apprend ?

Politiques d'outils et approbations d'exécution dans OpenClaw : configurer une posture d'entreprise
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Politiques d'outils et approbations d'exécution dans OpenClaw : configurer une posture d'entreprise

OpenClaw offre un contrôle à plusieurs couches (tool policy, exec approvals, sandbox modes, elevated), mais son défaut « trusted single-operator » reste permissif : security=full, ask=off. Comment durcir chaque couche : deny-all, allowlist, mode auto avec reviewer.

Shadow AI : les collaborateurs ont déjà installé OpenClaw, que fait la DSI ?
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Shadow AI : les collaborateurs ont déjà installé OpenClaw, que fait la DSI ?

OpenClaw tourne déjà dans une part significative des entreprises, souvent avec des accès privilégiés que personne n'a approuvés. 22 % des clients concernés en une semaine, 53 % avec des accès privilégiés : comment la DSI détecte, encadre et gouverne ce Shadow AI.

TCO d'un agent autonome : coûts tokens, FinOps, budget vs frontier, prompt caching et heartbeat
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TCO d'un agent autonome : coûts tokens, FinOps, budget vs frontier, prompt caching et heartbeat

Le logiciel est gratuit ; la facture, ce sont les tokens. Un agent autonome peut coûter de 10 à 30 $/mois en usage perso comme 300 à 600 $/mois en multi-agent 24/7 non optimisé. Le poste dominant et le plus sous-estimé reste le heartbeat.

Serveur MCP de X, Claude Tag : votre SI est-il agent-ready ?
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Serveur MCP de X, Claude Tag : votre SI est-il agent-ready ?

Le 30 juin, X a lancé son serveur MCP hébergé. Le 23 juin, Anthropic a installé Claude dans Slack. Les plateformes s'exposent aux agents, les agents s'installent dans les outils de travail : entre les deux, votre SI. Trois chantiers attendent les architectes : exposition, identité, coûts.

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